From 707a6e4ea193939b4adfcb52e7c410a664bd80e7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Thu, 10 Dec 2020 10:40:06 +0000
Subject: [PATCH] test4

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 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 49 +++++++++++-------------------
 1 file changed, 18 insertions(+), 31 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index 00c8330..6f4d1da 100644
--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -59,7 +59,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 15,
+   "execution_count": 16,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -68,7 +68,7 @@
        "3.128911138923655"
       ]
      },
-     "execution_count": 15,
+     "execution_count": 16,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -87,48 +87,35 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
-    "Sinon une méthode plus simple à comprendre et ne faisant par intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait si $X\\sim U(0,1)$ et $Y\\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait : "
+    "Sinon une méthode plus simple à comprendre et ne faisant par intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X\\sim U(0,1)$ et $Y\\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait : "
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 7,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "%matplotlib inline\n",
-    "import matplotlib.pyplot as plt"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 8,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "np.random.seed(seed=42)\n",
-    "N=1000\n",
-    "x=np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
-    "y=np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
-    "accept=(x*x+y*y)<=1\n",
-    "reject=np.logical_not(accept)"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 9,
+   "execution_count": 17,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "ename": "SyntaxError",
-     "evalue": "positional argument follows keyword argument (<ipython-input-9-9f56e3d7a142>, line 2)",
+     "evalue": "positional argument follows keyword argument (<ipython-input-17-7d077362890b>, line 13)",
      "output_type": "error",
      "traceback": [
-      "\u001b[0;36m  File \u001b[0;32m\"<ipython-input-9-9f56e3d7a142>\"\u001b[0;36m, line \u001b[0;32m2\u001b[0m\n\u001b[0;31m    ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0,2, edgecolor=None)\u001b[0m\n\u001b[0m                                                   ^\u001b[0m\n\u001b[0;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[0;31m:\u001b[0m positional argument follows keyword argument\n"
+      "\u001b[0;36m  File \u001b[0;32m\"<ipython-input-17-7d077362890b>\"\u001b[0;36m, line \u001b[0;32m13\u001b[0m\n\u001b[0;31m    ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0,2, edgecolor=None)\u001b[0m\n\u001b[0m                                                   ^\u001b[0m\n\u001b[0;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[0;31m:\u001b[0m positional argument follows keyword argument\n"
      ]
     }
    ],
    "source": [
+    "%matplotlib inline\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "\n",
+    "np.random.seed(seed=42)\n",
+    "N=1000\n",
+    "x=np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
+    "y=np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
+    "\n",
+    "accept=(x*x+y*y)<=1\n",
+    "reject=np.logical_not(accept)\n",
+    "\n",
     "fig, ax=plt.subplots(1)\n",
     "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0,2, edgecolor=None)\n",
     "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0,2, edgecolor=None)\n",
@@ -139,7 +126,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de *π* en comptant combien de fois, en moyenne, X²+Y² est inférieur à 1 : "
+    "Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 : "
    ]
   },
   {
-- 
2.18.1